加密賭場

Torrent Gear

基於ML的遊戲化中的Antifrod和Antibot

1）為什麼要使用單獨的防凍系統進行遊戲化

遊戲化刺激活動（任務，代幣，化妝品），從而激發：

機器人（任務執行腳本，代幣/等級農場）；
多場比賽/接球比賽（團隊比賽，「滾動」獎項）；
仿真器/rut devys（客戶端操縱）；
任務利用（在沒有實際遊戲的情況下取得進展的周期）。

防凍目標：保持誠實，不要過熱UX，遵守隱私/法規並保持促銷經濟穩定。

2）信號和fichi（計數）

設備和環境

客戶端完整性認證（mobile/Web）、模擬器/Ruth特征、非標準WebGL/Canvas配置文件。

設備指紋（無PII）： User-Agent、字體、圖形、渲染時間的組合。

行為生物識別法

點擊速度/tacha，曲線平滑，微閉合，軌跡變異。

「人」噪音：光標抖動，微波滾動，間隔分布（對數常數）。

遊戲和宣教模式

「理想」長度的重復循環，異常穩定的速度（自旋/分鐘）。

活動窗口狹窄（例如，每10分鐘一次），即時完成多個任務。

圖信號與網絡

IP/AS匹配，通用支付源（在集合中），友誼/邀請集群。

共同參加「重新奪冠」（奇怪的結果相關性）的比賽。

經濟/促銷

令牌任務不成比例的貨幣化，制藥後的尖銳結論。

RG/上下文

超長無微孔（機器人特征）會議，夜間「傳送帶」。

💡 所有的fici都被匯總並匿名。PII僅在監管機構的要求範圍內。

3）模型堆棧（如何捕捉）

1.異常檢測器（未安裝）：

分離森林，一類SVM，用於行為和設備的自動編碼器。
用法：早期的「懷疑得分」沒有「有罪」標簽。

2.圖分析師和GNN：

社區檢測（Louvain/Leiden）+中心性特征（betweenness，degree）。
GNN（GraphSAGE/GAT）用於節點/邊分類（閉合，帳戶場）。

3.監督（supervised）：

根據過去調查的標簽，Gradient Boosting/Tabular Transformers。
Calibrated probilities在決策中→信任。

4.行為栓塞：

User2Vec事件序列；→「機器人群集」的距離。

5.保護措施的上下文匪徒：

在UX ×風險的背景下選擇最小障礙（輕支票vs硬驗證）。

4）規則編排（政策引擎）

想法：ML給出了risk_score，政策決定了經濟學和UX的「做什麼」。

級別示例：

R0（綠色）：無限制；被動監測。
R1（黃色）：柔軟的「人性化挑戰」（微共鳴）,減少任務帽。
R2（橙色）：設備支票,dop.節奏控制,減少令牌發射。
R3（紅色）：有爭議的任務進度塊，手動節制/臨時凍結獎勵。
R4（黑色）：禁令/CUS review（如果監管允許且合理）。

轉換驅動程序：匯總風險、圖標掛接、投訴、提供商發出的信號。

5）誠實的屏障沒有額外的摩擦

隱形檢查：背景行為生物識別，環境認證。

人性化動作代替kapchi：迷你手勢（隨機拖曳模式，即興幻燈片），帶有微孔的超時窗口。

WebAuthn/Passkeys用於「昂貴」操作：無需密碼即可固定設備/身份。

反應屏障：僅在異常時刻打開，並非每個人都打開。

6）反任務模式（如何不給予「藥房」）

需求變異性：不同供應商/時間/費率的一系列活動。

庫爾德人和內容的變化：禁止連續使用相同類型的循環。

隨機控制事件：在長任務中間進行小型「人為」檢查。

限制平行進展：確保農場不會同時關閉數十個任務。

7）合規性，隱私，透明度

數據最小化：只有必需的fichi,存儲匿名聚合。

Explainability：用於有爭議動作（例如「異常速度+圖集群」）的重讀代碼。

Appeal過程：可理解的上訴形式；快速修訂。

RG政客：在疲勞跡象下，我們減少負荷而不是「推」玩家。

8）成功指標和經濟守護者

Bot/Collusion catch rate（在獲得關鍵獎項之前確定的比例）。

假正價（閾值<目標；校準很重要）。

Lag to Action（從異常到度量的時間）。

Emission to GGR and Prize ROI：保護自付。

Complaint/Appeal rate и Appeal overturn rate.

UX上的影響：任務轉換，從個性化中脫穎而出/作戰，誠實NPS。

9） A/B和離線驗證

1.反消費任務：變異性vs基本。

2.人性化支票：無形的手勢vs經典的kapcha。

3.risk_score閾值：軟/硬（不同的TPR/FPR）。

4.圖濾波器：帶/無GNN，僅圖規則。

5.障礙編曲：靜態vs上下文匪徒。

10）偽代碼（得分→政策→行動）

python def score_request(user, event):
x=build_features （user, event）#設備、行為、圖形特征r_unsup=oc_svm。score （x）#異常r_sup=gbdt。predict_proba （x）［：,1］#frode概率r_graph=gnn_node_prob （user.node_id）#圖風險風險=calibrate （r_unsup、r_sup、r_graph）#各向同性校準回歸風險

def decide_action(risk, context):
背景：行動的重要性，獎勵的價值，UX因子if risk <0。25:  return "ALLOW"
if risk < 0.45:  return "SOFT_CHECK"  # humanity-gesture, micro-pause if risk < 0.65:  return "DEVICE_ATTEST" # integrity + сниж.任務組if risk <0。85： return 「HOLD_REWARDS」#凍結至咆哮回歸「BAN_OR_REVIEW」

def enforce(action, user):
最低要求屏障if action=="SOFT_CHECK"： trigger_humanity_challenge （user）
elif action == "DEVICE_ATTEST": run_integrity_attestation(user.device)
elif action == "HOLD_REWARDS": freeze_rewards(user, duration="72h")
elif action == "BAN_OR_REVIEW": open_case_to_fraud_ops(user)

11） JSON模板（規則和日誌）

風險級別政策：

json
{
"policy_id": "anti_fraud_s1",  "tiers": [
{"name":"R0","risk_lt":0.25,"action":"allow"},   {"name":"R1","risk_lt":0.45,"action":"soft_check"},   {"name":"R2","risk_lt":0.65,"action":"device_attest_and_cap"},   {"name":"R3","risk_lt":0.85,"action":"hold_rewards_review"},   {"name":"R4","risk_gte":0.85,"action":"ban_or_kyc_review"}
],  "caps": {"missions_per_day_r2": 2, "token_emission_multiplier_r2": 0.5},  "appeal": {"enabled": true, "sla_hours": 48}
}

判決書（用於審計/上訴）：

json
{
"decision_id":"dec_2025_10_24_1415",  "user_id":"u_45219",  "risk_components":{"unsup":0.38,"sup":0.41,"graph":0.57},  "final_risk":0.51,  "action":"device_attest_and_cap",  "reasons":["abnormal_click_tempo","graph_cluster_c17"],  "expires_at":"2025-10-27T14:15:00Z"
}

12）應對過程和重新定義

實時監控：風險激增、圖形組件的行車記錄板。

事件運行手冊：

1.異常細節→ 2）減少有爭議的獎勵的發射/凍結→ 3）標本/圖的采樣→ 4）規則/模型補丁→ 5）重新計算誠實獎勵。

紅色團隊/地下實驗室：機器人模擬（混淆，隨機化），模型攻擊（adversarial examples）。

金絲雀發布：在5-10%的流量上推出新的障礙。

13） UX和通信

中立，尊重的語氣： 「註意到非標準行動-確認你是一個人（30秒）。」

選項：「稍後重復」、「聯系支持」、「上訴」。

可用性：有運動能力/視力限制的人的替代品。

透明度：「我們如何保護誠實」頁面，具有一般原則（無濫用處方）。

14）技術架構（簡短）

事件收集：Kafka/Redpanda，「mission_progress」，「input _stream」，「device_attest」方案。

Fichestor： online （ms-latentity）+離線（batchi 1-6 h）。

ML服務：「風險評估員」，「圖形服務」，「策略引擎」。

證據庫：不變邏輯（WORM），靜止加密和通道加密。

證券化：服務器上的RNG證券化蘋果酒；客戶端-僅可視化。

15）發行前的支票清單

目標走廊中的概率校準（Platt/Isotonic），FPR。
已連接圖形信號和跨字節相關性。
設置了屏障編排器（低風險摩擦最小）。
嵌入了RG警衛和上訴；log審核和reason-codes。
隱私和存儲政策符合監管要求。
定制的金絲雀、Alerta和恢復運行手冊。

遊戲化中的防凍劑/防凍劑是ML+圖+誠實屏障層，它們恰好在需要時打開。行為生物識別和異常特征給出了早期信號，圖分析員打開了閉合點，編排器拾取了最低限度的足夠檢查。通過透明度，隱私和對UX的尊重，該系統可以保持比賽的誠實，保護獎勵經濟，並且不會將產品變成真正的參與者的「障礙」。